Competitive Advantage: Khi nào dữ liệu có thể xây dựng lợi thế cạnh tranh (P1)

Không ít người làm marketing cho rằng, khi doanh nghiệp càng có nhiều khách hàng, họ càng có thể thu thập thêm nhiều dữ liệu (Data) và khi phân tích nhiều hơn các dữ liệu này họ càng có thể thu hút thêm được nhiều khách hàng hơn, đồng thời có thể tạo ra nhiều lợi thế cạnh tranh hơn, tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, đây là một tư duy sai lầm.

Nhiều marketer và nhà lãnh đạo doanh nghiệp cho rằng họ có thể sử dụng năng lực về dữ liệu khách hàng (customer data) để tạo ra hay giành lấy các lợi thế cạnh tranh lớn.

Bằng cách có càng nhiều khách hàng, họ càng có thể thu thập nhiều dữ liệu hơn và từ những dữ liệu đó, khi được phân tích bằng các công cụ máy học hoặc trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép họ cung cấp một sản phẩm hoặc dịch vụ tối ưu hơn để từ đó thu hút được nhiều khách hàng hơn.

Mục tiêu chính của doanh nghiệp khi này là loại bỏ các đối thủ cạnh tranh của mình giống như cách mà các doanh nghiệp hoạt động theo mô hình mạng lưới lớn có thể làm với các doanh nghiệp khác.

Tuy nhiên, thực tế là nhiều người làm marketing và kinh doanh một mặt đánh giá quá cao sức mạnh của các dữ liệu khách hàng nói chung, mặt khác họ chưa phân biệt được khi nào thì các dữ liệu khách hàng thực sự có thể giúp xây dựng lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ khác trong ngành.

Trong khi lợi thế có được khi có nhiều khách hàng và dữ liệu hơn trông có vẻ hoạt động giống với các mô hình nền tảng hay mạng lưới (platforms, networks), trong đó một sản phẩm ví dụ như nền tảng mạng xã hội – sẽ trở nên có giá trị hơn khi có nhiều người sử dụng nó hơn và cuối cùng, khi nền tảng thu hút được một lượng lớn người dùng, điều này khiến các đối thủ khó thâm nhập và cạnh tranh hơn.

Nhưng trong thực tế, sức mạnh có được từ các mô hình mạng lưới thường tồn tại lâu hơn và có xu hướng mạnh hơn. Để thiết lập vị thế cạnh tranh, doanh nghiệp vừa cần có các hiệu ứng theo kiểu mạng lưới vừa phải liên tục học tập dựa trên dữ liệu (data-enabled learning). Tuy nhiên, có rất ít doanh nghiệp có thể phát triển cả hai.

Trong những điều kiện thích hợp, dữ liệu có được từ khách hàng có thể giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống phòng thủ cạnh tranh (competitive defenses), ngay cả khi không có hiệu ứng kiểu mạng lưới.

Trong bài viết này, hãy cùng phá xem, để dữ liệu có thể mang lại lợi thế cạnh tranh hay giúp xây dựng hệ thống phòng thủ cạnh tranh, dữ liệu được thu thập từ khách hàng cần có những điều kiện gì và doanh nghiệp liệu có thể tận dụng nó ra sao.

Năng lực thu thập và sử dụng dữ liệu đã thay đổi mạnh nhờ vào công nghệ.

Về bản chất, các doanh nghiệp được xây dựng trên dữ liệu đã có từ rất lâu, ví dụ các đơn vị tổng hợp thông tin như Thomson Reuters hay Bloomberg.

Các doanh nghiệp này được “bảo vệ” bởi các rào cản gia nhập ngành đáng kể do tính kinh tế theo quy mô liên quan đến việc thu thập và cấu trúc một lượng dữ liệu khổng lồ, tuy nhiên, mô hình kinh doanh của họ không liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ khách hàng và khai thác các dữ liệu đó để thấu hiểu khách hàng hay tối ưu sản phẩm (và dịch vụ).

Thu thập thông tin khách hàng và sử dụng các thông tin đó để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn không phải là một chiến lược mới, nhưng quá trình này trước đây diễn ra khá chậm, bị giới hạn về phạm vi và khó mở rộng quy mô.

Đối với các nhà sản xuất ô tô, các doanh nghiệp hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) và nhiều nhà sản xuất truyền thống khác, nó đòi hỏi doanh nghiệp phải thu thập dữ liệu bán hàng (sales data), tiến hành khảo sát khách hàng và cả việc tổ chức các nhóm phỏng vấn tập trung (focus groups).

Dữ liệu bán hàng thường là dữ liệu bán hàng tổng hợp, tức không liên kết với khách hàng cá nhân và vì các cuộc khảo sát và nhóm tập trung lại rất tốn kém cả ngân sách và thời gian nên dữ liệu có được đa phần là dữ liệu từ một lượng nhỏ khách hàng.

Tuy nhiên, điều này sau đó đã thay đổi đáng kể với sự ra đời của các đám mây công nghệ (Cloud Computing), các công nghệ điện toán đám mây mới cho phép doanh nghiệp nhanh chóng thu thập, xử lý và có được insights từ một lượng dữ liệu khổng lồ.

Các sản phẩm và dịch vụ được kết nối qua internet giờ đây có thể trực tiếp thu thập thông tin hay dữ liệu về khách hàng, bao gồm cả các thông tin cá nhân, hành vi tìm kiếm, ưu tiên nội dung, thông tin liên hệ, các bài đăng trên mạng xã hội, và hơn thế nữa.

Với sự hỗ trợ của các thuật toán dựa trên công nghệ máy học hay trí tuệ nhân tạo, các dịch vụ của doanh nghiệp sau đó có thể được tự động điều chỉnh sao cho phù hợp với không chỉ là các tập khách hàng lớn mà đến cả từng khách hàng cá nhân riêng biệt.

Trong khi rõ ràng là việc thu thập và phân tích dữ liệu đang trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, khi người làm marketing có nhiều cách hơn để thấu hiểu khách hàng của họ, điều này không có nghĩa là doanh nghiệp có thể tạo ra các rào cản hay hệ thống phòng thủ cạnh tranh trước đối thủ.

Xây dựng các rào cản hay lợi thế cạnh tranh bằng quá trình học tập dựa trên dữ liệu.

Để có thể xác định mức độ bền vững của cái gọi là lợi thế cạnh tranh từ quá trình thu thập và học tập dựa trên dữ liệu, các doanh nghiệp nên trả lời bảy câu hỏi:

1. Độ lớn của các giá trị được tạo ra từ các dữ liệu khách hàng?

Giá trị được tạo ra (tăng thêm) càng cao thì cơ hội tạo ra các lợi thế cạnh tranh về lâu dài càng lớn.

Hãy xem xét một doanh nghiệp có giá trị của dữ liệu khách hàng rất cao là Mobileye, một nhà cung cấp các hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS), bao gồm cả khả năng cảnh báo ngăn ngừa va chạm và chệch làn đường cho các phương tiện.

Mobileye chủ yếu bán các hệ thống của mình cho các nhà sản xuất ô tô, những nhà sản xuất này sẽ thử nghiệm chúng một cách kỹ lưỡng trước khi tích hợp chúng vào các sản phẩm của họ.

Điều tối kỵ đối với các hệ thống lái là thiếu sự an toàn và dữ liệu thử nghiệm là điều cần thiết để cải thiện độ chính xác của chúng. Bằng cách thu thập dữ liệu này từ nhiều khách hàng của mình, Mobileye đã có thể nâng độ chính xác của ADAS lên mức 99,99%.

Mặc dù doanh nghiệp có được rất nhiều sự hiểu biết về sản phẩm từ việc thu thập dữ liệu, nhưng chúng lại không thể đảm bảo tạo ra các rào cản bảo vệ doanh nghiệp.

Ngược lại với các doanh nghiệp như Mobileye, giá trị của việc học hỏi từ dữ liệu khách hàng là tương đối thấp đối với các nhà sản xuất TV thông minh.

Trong khi việc cá nhân hoá nội dung có thể phù hợp (tạo ra giá trị) với các đơn vị như Netflix hay Amazon, nó lại gần như vô giá trị đối với các nhà sản xuất TV.

Khách hàng của các doanh nghiệp này chủ yếu xem xét các yếu tố như kích thước TV, chất lượng hình ảnh, tính dễ sử dụng và độ bền khi đưa ra quyết định mua hàng.

Nếu việc thu thập dữ liệu hay học hỏi từ khách hàng đóng một vai trò quyết định, có lẽ mảng kinh doanh TV thông minh sẽ kém cạnh tranh hơn.

2. Giá trị cận biên (marginal value) của việc học tập dựa trên dữ liệu giảm nhanh đến mức nào?

Nói cách khác, bao lâu thì doanh nghiệp đạt đến điểm mà ở đó khi dữ liệu khách hàng được thu thập hay bổ sung nhiều hơn không còn giúp tạo ra giá trị nữa? Giá trị biên giảm càng chậm thì rào cản cạnh tranh được tạo ra càng mạnh.

Với câu hỏi này, người làm kinh doanh hay marketer nên đánh giá giá trị của việc học tập dữ liệu dựa trên mức độ sẵn sàng chi trả của khách hàng chứ không phải theo các chỉ số khác ví dụ như tỷ lệ khách hàng trả lời tin nhắn hay tỷ lệ nhấp chuột tiềm năng.

Khi giá trị cận biên của việc học hỏi từ dữ liệu khách hàng vẫn cao ngay cả sau khi doanh nghiệp đã có được một lượng khách hàng rất lớn, các sản phẩm và dịch vụ có xu hướng có nhiều lợi thế cạnh tranh hơn. Các công cụ tìm kiếm trực tuyến như Baidu và Google chính là minh chứng cho điều này.

Mặc dù Microsoft đã đầu tư nhiều năm và hàng tỷ đô la vào Bing, nhưng nó đã không thể lay chuyển sự thống trị của Google trong lĩnh vực tìm kiếm. Tất cả các công cụ tìm kiếm và hệ thống đều cần một lượng lớn dữ liệu người dùng để có thể cung cấp các kết quả đáng tin cậy một cách nhất quán.

Một ví dụ ngược lại về một doanh nghiệp mà giá trị cận biên của dữ liệu người dùng đã giảm xuống nhanh chóng khi có được một lượng lớn dữ liệu và khách hàng nhất định đó là máy điều nhiệt thông minh. Những sản phẩm này chỉ cần vài ngày để tìm hiểu sở thích về nhiệt độ của người dùng trong suốt cả ngày.

Trong bối cảnh này, việc học tập dựa trên dữ liệu khách hàng không thể mang lại nhiều lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.

Mặc dù là đơn vị ra mắt máy điều nhiệt thông minh đầu tiên kể từ năm 2011, Nest (được Google mua lại vào năm 2014) hiện phải đối mặt với sự cạnh tranh đáng kể từ những đối thủ mới như Ecobee và Honeywell.

3. Mức độ liên quan của dữ liệu người dùng giảm nhanh ra sao?

Nếu dữ liệu trở nên “lỗi thời” nhanh chóng, thì tất cả những thứ khác đều như nhau, đối thủ cạnh tranh khi này sẽ dễ dàng thâm nhập thị trường hơn vì họ không cần phải cạnh tranh với năng lực học tập dựa trên dữ liệu được tính bằng thời gian của các doanh nghiệp ra đời trước.

Tất cả dữ liệu mà Mobileye đã tích lũy được trong nhiều năm từ các nhà sản xuất ô tô vẫn có giá trị với các phiên bản hiện tại của sản phẩm. Dữ liệu về người dùng mà các công cụ tìm kiếm như Google đã thu thập trong nhiều thập kỷ cũng vậy.

Mặc dù một số từ khoá có thể sẽ ít được tìm kiếm hơn và nhiều từ khoá tìm kiếm mới cũng không ngừng xuất hiện, lịch sử dữ liệu tìm kiếm được thu thập trong nhiều năm, các thuật toán đề xuất và xếp hạng nội dung, cùng với đó là các cấu trúc dữ liệu hành vi khác có được từ người dùng lại vô cùng giá trị.

Điều này giải thích lý do tại sao cả Mobileye và Google Search rất khó bị loại bỏ ra khỏi thị trường mặc dù họ đã có mặt từ rất lâu.

Tuy nhiên, đối với các trò chơi xã hội (social games) dành cho máy tính và thiết bị di động, giá trị của việc học hỏi từ dữ liệu người dùng có xu hướng giảm nhanh chóng. Năm 2009, thị trường này cất cánh khi Zynga giới thiệu trò chơi FarmVille rất thành công.

Trong khi các doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào việc phân tích dữ liệu người dùng để đưa ra các quyết định (thiết kế và tối ưu trò chơi), nhưng hóa ra những hiểu biết sâu sắc họ có được từ một trò chơi lại không thể giúp họ có nhiều lợi thế hơn với các trò chơi mới khác: Các trò chơi xã hội thông thường thường có xu hướng nhất thời và sở thích của người dùng (người chơi game) cũng thay đổi nhanh chóng theo thời gian, điều này khiến các dữ liệu mà doanh nghiệp có được không giúp họ phát triển bền vững hơn trong tương lai.

Mặc dù đã từng rất thành công, Zynga đã ngừng sản xuất các phiên bản mới, và vào năm 2013, hãng đã mất gần một nửa lượng người dùng.

Zynga đã được thay thế bởi các nhà sản xuất trò chơi mới như Supercell (Clash of Clans) và đế chế Epic Games (Fortnite). Sau khi đạt đỉnh 10,4 tỷ USD vào năm 2012, giá trị thị trường của Zynga giảm xuống dưới mức 4 tỷ USD trong hầu hết 6 năm tiếp theo.

Hết phần 1!

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips